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摘要：本发明公开了一种基于时序数据神经网络多任务多重熔解曲线识别方法，通过多任务神经网络模型解决了PCR荧光定量检测中熔解曲线的平滑处理、Tm值和融合峰的识别，相较于传统的处理方法，多任务神经网络的处理方法流程简单，无需大量参数优化校正，提高了熔解峰的一次检出率，容错性能更高。
主权项：1.一种基于时序数据神经网络多任务多重熔解曲线识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1，收集大量原始熔解曲线数据和平滑后的熔解峰值曲线；S2，采用一阶二阶差分将所述原始熔解曲线数据转化为三维时序数据；S3，将平滑后的熔解峰值曲线标注Tm值位置，剔除非特性性数据；S4，以FCN为基础构建多任务神经网络模型；S5，以S2步中的三维时序数据为输入，Tm值位置和平滑后的熔解峰值曲线为输出，训练所述多任务神经网络模型，获得多任务多重熔解曲线识别模型；S6，将新采集的原始熔解曲线采用一阶二阶差分转化为三维时序数据，输入所述多任务多重熔解曲线识别模型，获得平滑后的熔解峰值曲线和Tm值位置。
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百度查询： 安图实验仪器(郑州)有限公司 基于时序数据神经网络多任务多重熔解曲线识别方法
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